• Aucun résultat trouvé

Exemple omplet

Dans le document The DART-Europe E-theses Portal (Page 111-129)

7.3 Cas partiulier : Contexte réduit

7.3.4 Exemple omplet

Le théorème 20 montre que nous pouvons générer une base d'impliations mixtes

valideetompléte d'unontexte réduitRétantdonnées ses basesd'impliationspositives

etnégatives.

7.3.4 Exemple omplet

Nous reprenons ii l'exemple 27. Nous onsidérons ainsi la base d'impliations

géné-riques mixtesassoiée auontexte formelR.Pourhaune desimpliationsde ettebase,

nous assoions les impliations etles diérentes propriétés et règles d'inférene qui nous

permettentd'inféreresimpliationsàpartirdesbasesd'impliationsgénériquespositives

etnégatives assoiées àR.

Σ R| R ˜ Σ R Σ R ˜

Propriétés/Axiomes

a˜ a → bcde ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] P 2

b ˜ b → acde˜ a˜ c d˜ ˜ e[0] P 2

c˜ c → abde˜ a ˜ b d˜ ˜ e[0] P 2

d d ˜ → abce˜ a ˜ b˜ c˜ e[0] P 2

e˜ e → abcd˜ a ˜ b˜ c d[0] ˜ P 2

cd → abe˜ a ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] cd → abe[0] P 1

ae → bcd˜ a ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] ae → bcd[0] P 1

ce → abd˜ a ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] ce → abd[0] P 1

de → abc˜ a ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] de → abc[0] P 1

˜

a ˜ b → abcde˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ a ˜ b → ˜ c d˜ ˜ e[0] P 1

˜

a˜ e → abcde ˜ b˜ c d[0] ˜ ˜ a˜ e → ˜ b˜ c d[0] ˜ P 1

c ˜ b → abde˜ a˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ b → ˜ c d˜ ˜ e P 1

,

P 2

d ˜ b → abce˜ a˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ b → ˜ c d˜ ˜ e P 1

,

P 2

e ˜ b → abcd˜ a˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ b → ˜ c d˜ ˜ e P 1

,

P 2

c˜ a → abde ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ a → ˜ c d ˜ P 1

,

P 2

d˜ a → abce ˜ b˜ c d˜ ˜ e[0] ˜ a → ˜ c d ˜ P 1

,

P 2

b˜ c d˜ ˜ e → acde˜ a ˜ b[0] ˜ c d˜ ˜ e → ˜ b I 2

,

P 2

ab˜ c d ˜ → cde˜ a ˜ b˜ e[0] I 6

Σ R| R ˜ Σ R Σ R ˜

Propriétés/Règles d'inférene

7.4 Conlusion

Danse hapitre,nousavons étudiéleproblèmede générationdesimpliationsmixtes

d'unontexte formelàpartirdesbasesd'impliationsgénériquespositivesetnégativesqui

lui sont assoiées. Nous avons ainsi exhibé diérentes propriétés et règles d'inférene qui

nous permettent de générer des impliations mixtes à partir de es données.

Malheureu-sement et ensemble d'impliationsmixtes ne sut pas à dénir une base d'impliations

mixtes omplètespoure ontexte formel. Cettenon omplétudes'explique en partiepar

le fait qu'il est impossible de aluler une base d'impliations mixtes seulement à partir

des bases d'impliations positives et négatives, es bases pouvant orrespondre à

dié-rents ontextes formels. Une suite logique de e travail est de faireune étude qualitative

etquantitativesurl'ensembledes impliationsquenouspouvonsgénérer parrapportàla

base d'impliationsomplète reherhée. Cela permettrait ainsi de voir si l'ensemble des

impliationsquenousgénéronssontpertinentes.Uneautrequestionresteiiensuspend :

Existe-t-il d'autres règles ou propriétés permettant de déduire d'autres règles mixtes à

partir des impliations positives etnégatives?

D'autre part, nous avons onsidéré le même problème en ajoutant la ontrainte que le

ontexte onsidéré est réduit. Cette onsidération nous a permis de trouver une

nou-vellerègled'inférenepermettantde déduiredenouvelles impliationsmixtes.Ce dernier,

ouplé ave les diérentes propriétés et règles d'inférene trouvées ainsi que les axiomes

d'Armstrong, nous apermis de montrer qu'il est possible de générer une base

d'implia-tions mixtes valide et omplète pour un ontexte formel réduit étant données ses bases

d'impliationsgénériques positivesetnégativesassoiées. Nousavons dû pourela traiter

le ontexte ompletomme un as partiulier.

Ayanterésultat,onpeutsedemanders'iln'existepasdespropriétésourèglesd'inférene

qui nous permettent de dénir une base d'impliationsnégatives d'un ontexte réduit, à

partir de sa base d'impliations génériques positives assoiée. Si tel était le as, ela

si-gnirait qu'il est possible de générer une base d'impliations mixtes valide et omplète

pour un ontexte formel réduit seulement à partir de sa base d'impliations positives.

Enn, est-e-que toutesles impliationspositivesetnégatives sont néessaires pour

pou-voirdénirune based'impliationsmixtes? Lamême questionpeut ainsi seposer sur les

diérentes règles d'inférene que nous avons proposées.

Conlusion

Conlusion et Perspetives

Dans la troisième partie de ette thèse (Diérentes opérations sur les systèmes de

fermeture), nous avons étudié trois opérations qui sont la borne inférieure de systèmes

de fermeture, la borne supérieure de systèmes de fermeture et la diérene de systèmes

de fermeture. Ces diérentes opérations ont été étudiées sur diérentes représentations

des systèmes de fermeture. Les éléments inf-irrédutibles, les bases d'impliations et

l'opérateurde fermeture assoiéà un système de fermeture lesonstituent.

Cette étude a été mené en faisant le lien ave des opérations équivalentes en logique

propositionnelle sur lesthéoriesde Horn. Nousavonsainsi retransrit sur lessystèmesde

fermeturelesrésultatsobtenussur les théoriesde Hornet apporté de nouveaux éléments

sur es diérentes opérations.

Dans le as de l'opération de borne inférieure sur les systèmes de fermeture, nous

onluons qu'il est faile de la réaliser si nous onsidérons la représentation par des

bases d'impliations.En revanhe, ette opération s'avère déliate si nous onsidérons la

représentation des systèmes de fermeturepar lesinf-irrédutiblespuisque e problème ne

possède pas d'algorithme en temps total polynomial hormis si P = NP. De plus, nous

proposons un opérateur de fermeture basé sur les opérateurs de fermeture de haque

système de fermeture.

Conernantl'opérationde borne supèrieure desystèmes de fermeture, lesdiultésne se

trouvent pas sur lesmêmes représentations que pour l'opération préédente. Ainsi, ette

opération est réalisable en temps polynomial si nous onsidérons la représentation par

les éléments inf-irrédutibles alors qu'elle ne l'est pas pour les bases d'impliations dans

le as général. La onsidération d'une lasse partiulière de bases d'impliations nous a

permis d'aboutirà un résultat intéressant. Nous proposons un algorithmepolynomialen

latailledes données permettant de résoudre l'opération de borne supérieurede systèmes

de fermeture représentés sous formede bases d'impliationsdiretes.

D'un point de vue pratique, il serait intéressant de tester les performanes de et

algorithmeen onsidérantlesritèresde temps etd'espae, etde lesomparerave elles

des algorithmes existants. D'autre part, l'inonvénient des bases d'impliations diretes

réside dans le fait qu'elles peuvent être beauoup plus grande (taille exponentielle), en

nombre d'impliations, qu'une base minimum (base anonique de Guigues Duquenne).

En revanhe, elles possédent des propriétés algorithmiques que n'a pas une base

mini-mum (exemple : alul de la fermeture d'un ensemble en un seul passage de la base

d'impliations).Trouver une base d'impliations hybride entre lesbases d'impliations

diretes et la base d'impliations minimum pourrait ainsi permettre de résoudre des

problèmes plus eaement tout en ayant une tailledes ensembles d'impliationsprohe

de elle de labase d'impliationsminimum.

Pour e qui est de l'opération de la diérene de systèmes de fermeture, nous avons

retransrit lesrésultats provenant de la logique propositionnelle. Cette opérationn'étant

pas propre aux systèmes de fermeture, il nous a paru intéressant de l'aborder puisqu'elle

peut aboutiràbeauoup d'appliationsdansdivers domaines. Nousavons ainsi remarqué

des résultats assez similaires à l'opération de borne supérieure. L'opération est ainsi

réalisable en temps polynomial si nous onsidérons la représentation par les éléments

inf-irrédutibles alors qu'elle ne l'est pas pour les bases d'impliations. Une perspetive

de travail est alors de onsidérer, de la même manière que pour l'opération de borne

supèrieure, l'opération de diérene de systèmes de fermeture représentés par des bases

d'impliationsdiretes. Permettraient-elles d'aboutir àun algorithmepolynomial?

Dans laquatrième partie de e manusrit, nous nous sommes intéressés au problème

de génération d'une base d'impliations mixtes assoiée à un ontexte formel à partir

de ses bases d'impliations génériques positives et négatives. Le travail que nous avons

réalisé nous a permis d'obtenir des propriétés et des règles d'inférene aratérisant un

ensemble d'impliations mixtes à partir des impliations positives et négatives. De plus,

nous sommes arrivés à laonlusion qu'il n'est pas possible de générer une base

d'impli-ationsmixtes d'un ontexte uniquement àpartir de ses bases d'impliationspositives et

négatives.Nousavonsalorsonsidéréleasoùleontextepris enompteest réduit.Dans

e as partiulier, une règle d'inférene est exhibée et permet, à l'aide des autres règles

et propriétés, de générer une base d'impliations mixtes valide et omplète à partir des

bases d'impliationspositivesetnégatives. Unesuitelogique de etravailest de faireune

étude qualitative et quantitative sur l'ensemble des impliations mixtes que nous

pou-ontexte quelonque. En vue de es résultats, est-e-que toutes impliations positives et

négatives sont néessaires pour pouvoir dénir une base d'impliations mixtes? Cette

questionaménelasuivante:Peut-ongénérer lesimpliationsnégativesàpartirdes

impli-ationspositivesà partir des règles d'inférene existantes ou d'autres règles d'inférene?

Enn, une étude pourrait être faite sur les règles d'assoiation en base de données, qui

prendrait en ompte la notion de support. Pour e même domaine, il serait intéressant

de aratériser des ontraintes permettant d'élaguer de la génération ertaines règles qui

ne sont pas pertinentes et ainsi réduire la quantité de règles générées qui peut être très

importante.

[1℄ R. Agrawal, T. Imielinski, and A. Swami. Mining assoiation rules between sets

of items in large database. In ACM SIGMOD onf. Management of data, pages

265290, 1993.

[2℄ R. Agrawal and R. Srikant. Fast algorithms for mining assoiation rules. pages

487499, September1994.

[3℄ L.NemmiheAlahaherandS.Guillaume.Variablesinterationforminingnegative

and positivequantitative assoiationrules.

[4℄ G.Alexe,S.Alexe,Y.Crama,S.Foldes,P.L.Hammer,andB.Simeone. Consensus

algorithms for the generation of all maximalbiliques. Disrete Applied

Mathema-tis, 145(1):1121, deember 2004.

[5℄ William Ward Armstrong. Dependeny strutures of data base relationships. In

IFIP Congress, pages 580583,1974.

[6℄ W.W. Armstrong. Dependeny strutures of data base relationships. Inform.

Pro-ess. Letter, 74:580583, 1974.

[7℄ D. Avis and K. Fukuda. Reverse searh for enumeration. Disrete Applied

Mathe-matis, 65:2146, 1996.

[8℄ M. Barbut and B. Monjardet. Ordre et lassiation. Hahette, Paris, 1970.

[9℄ C. BeeriandP.A.Berstein.Computationalproblemsrelatedtothedesignofnormal

form relationalshemas. ACM Trans.on database systems, 1(4) :3059,1979.

[10℄ A. Berry, A. Sigayret, and J.P. Bordat. Conepts an't aord to stammer. In

Proeedings JIM'03 (Journées de l'Informatique Messine),2003.

[11℄ K.Bertet. Surquelquesaspetsalgorithmiquesetstruturelsdestreillis. PhDthesis,

LIAFA - Université Paris7, déembre 1998.

[12℄ K. Bertet, R. Medina, L. Nourine, and O. Raynaud. Algorithmique ombinatoire

dans lesbasesde donnéesmassives. InAte del'atelier "Usage destreillis deGalois

pour l'intelligene artiielle", onférene AFIA03, 2003.

[13℄ K.Bertet andB.Monjardet. Themultiplefatesoftheanonialdiretbasis. 2007.

[14℄ G. Birkho. Lattie theory, volume XXV. Amerian Mathematial Colloquium

Publiations, Providene,third edition, 1967.

[15℄ A. Blake. A Canonial expressions in Boolean algebra. PhD thesis, University of

Chiago, 1937.

[16℄ G. Bordalo and B. Monjardet. Reduible lasses of nite latties. Order, 13 :379

390, 1996.

[17℄ G. Bordalo and B. Monjardet. The lattie of strit ompletions of a nite poset.

Algebra Universalis, 47:183200, 2002.

[18℄ J.P.Bordat. Calul pratiquedu treillisde galois d'uneorrespondane. Math. Si.

Hum., 96:3147, 1986.

[19℄ J. F. Bouliaut, A. Bykowski, and B. Jeudy. Towards the tratable disovery of

assoiationrules with negations. In FQAS 2000,pages 425434, 2000.

[20℄ S.Brin,R.Motwani, J. Ullman,and S.Tsur. Dynamiitemset ounting and

impli-ation rules formarketbasket data. In Pro. of ACM SIGMOD 1997, May 1997.

[21℄ Maro Cadoli and Franeso M. Donini. A survey on knowledge ompilation. AI

Commun.,10(3-4) :137150, 1997.

[22℄ Y. Cai and M.C. Kong. Generating all maximal liques and related problems for

ertainperfet graphs. CONGRESSUS NUMERANTIUM, 90:3355, 1992.

[23℄ N.Caspard. Etude Struturelleet Algorithmiquede Classes de Treillis Obtenus par

Dupliations. PhD thesis, Université ParisI - PanthéonSorbonne, 1992.

[24℄ N. Caspard, B. Leler, and B. Monjardet. Ensembles ordonnés nis : onepts,

résultats et usages. Springer, 2007.

[25℄ N.Caspard and B.Monjardet. The lattiesof moorefamiliesandlosure operators

ona nite set : A survey. Eletroni Notes in Disrete Mathematis, 2:126, April

2000.

[26℄ N. Caspard and B. Monjardet. The latties of losure systems, losure operators,

and impliationalsystems on anite set :a survey. Disrete Applied Mathematis,

127(2):241269, April2003.

[27℄ M. Chein. Algorithme de reherhe de sous-matrie première d'une matrie. Bull.

Math. R. S. Roumanie, 13,1969.

[28℄ B.A.DaveyandH.A.Priestley. IntrodutiontoLatties andOrder, SeondEdition.

[29℄ A. Day. A simple solution of the word problem for latties. Canad. Math. Bull,

13 :253254, 1970.

[30℄ R. Dehter and J. Pearl. Strutureidentiationinrelationaldata. Artiial

Intel-ligene,(58), 1992.

[31℄ RinaDehter andJudea Pearl. Strutureidentiationinrelationaldata. Artiial

Intelligene,58(1-3) :237270, 1992.

[32℄ Alvaro del Val. Approximate knowledge ompilation : The rst order ase. In

AAAI/IAAI, Vol. 1, pages 498503,1996.

[33℄ J. Demetrovis,L. Libkin,and I.B. Muhnik. Funtionaldependenies inrelational

databases : A lattie pointof view. Disrete Applied Mathematis, 40(2) :155185,

1992.

[34℄ V. M.F Dias,C. M.H. de Figueiredo,and J. L.Szwarter. Generatingbiliques of

a graph inlexiographi order. TheoretialComputer Siene, 37(13),June 2005.

[35℄ E. Diday and R. Emilion. Maximaland stohasti galois latties. Disrete Applied

Mathematis, 127 :271284, 2003.

[36℄ V. Duquenne. The ore of nite lattie. Disrete Mathematis, 88 :133147, 1991.

[37℄ V. Duquenne. Lattiial strutures in data analysis. Theoretial ComputerSiene,

217(2) :407436, 1999.

[38℄ V. Duquenne and Guigues. Familleminimaled'impliations informativesresultant

d'un tableau de données binaires. Mathématiques et sienes humaines, 24 :17,

1986.

[39℄ T. Eiter and G.Gottlob. Identifyingthe minimaltransversals of a hypergraph and

related problems. SIAM Journal on Computing, 24(6) :12781304, 1995.

[40℄ T. Eiter and G. Gottlob. Hypergraph transversal omputation and related

pro-blems in logi and ai. In European Conferene on Logis in Artiial Intelligene

(JELIA'02), pages 549564,2002.

[41℄ T. Eiter, T. Ibaraki,and K. Makino. Disjuntions of horn theoriesand their ores.

Tehnialreport, Rutor,1998.

[42℄ T. Eiter, T. Ibaraki, and K.Makino. Computing intersetions of horn theories for

reasoning with models. Artiial Intelligene,110 :57101,1999.

[43℄ ThomasEiter,GeorgGottlob,andKazuhisaMakino.Newresultsonmonotone

dua-lizationandgeneratinghypergraphtransversals.SIAMJ.ofComputing,32(2):514

[44℄ ThomasEiter, ToshihideIbaraki,and Kazuhisa Makino. On the diereneof horn

theories. Leture Notes in Computer Siene,1563 :467477, 1999.

[45℄ Thomas Eiter and Kazuhisa Makino. New results for horn ores and envelopes of

horn disjuntions. In Pro. of ECAI2008,2008.

[46℄ R.Emilion,G.Lambert,andG.Lévy. Algorithmsforgeneralgaloislattiebuilding.

Tehnial report, CERIA, Université ParisIX Dauphine, 2001.

[47℄ M.L. Fredman and L. Kahiyan. On the omplexity of dualization of monotone

disjuntivenormal forms. Journal of Algorithms,21(3) :618628, 1996.

[48℄ H. Fu. Algorithmique des Treillis de onepts : Appliation à la fouille de données.

PhD thesis, Université d'Artois, Février 2005.

[49℄ H. Fu,H.Fu,P.Njiwoua, andE. MephuNguifo. A omparativestudy of fa-based

supervisedlassiationalgorithms.InPro.oftheSeondInternationalConferene

on Formal Conept Analysis (ICFCA'04),LNCS, pages 313320,2004.

[50℄ H. Fu and E. Mephu Nguifo. A parallel algorithm togenerate formal onepts for

large data. In Pro. of the Seond International Conferene on Formal Conept

Analysis(ICFCA'04), LNCS, pages 394401,2004.

[51℄ B. Ganter. Twobasi algorithmsin onept analysis. Tehnial report, Tehnishe

Hoshule Darmstadt,1984.

[52℄ B. Ganter. Findinglosed set under symmetry. Preprint,1990.

[53℄ B. Ganter and K. Reuter. Finding all losed sets : a general approah. Order, 8,

1991.

[54℄ B. Ganter and R. Wille. Formal Conept Analysis, Mathematial Foundations.

Springer-Verlag Berlin,1996.

[55℄ V. Garg. Algorithmi ombinatoris based on sliing posets. In Proeedings of

the 22th Conferene on the Foundations of Software Tehnology and Theoretial

Computer Siene (FSTTCS), deember2002.

[56℄ A. Gély. A generi algorithm for generating losed sets of a binary relation. In

Formal Conept Analysis, Proeedingsof ICFCA'05,LNAI, pages 223234,2005.

[57℄ A. Gély, R. Medina, L. Nourine, and Y. Renaud. Unovering and reduing hidden

ombinatorisinguigues-duquennebases. In FormalConept Analysis, Proeedings

of ICFCA'05,LNAI, pages 235248,2005.

[58℄ M.J. KearnsH.A. Kautz and B. Selman. Reasoning with harateristi models. In

[59℄ M. Habib, R.Medina,L. Nourine,and G.Steiner. Eient algorithmson

distribu-tive latties. Disrete Applied Mathematis, 110 :169187, 2001.

[60℄ A. Horn. On sentenes whih are true of diret unions of algebras. Journal of

Symboli Logi, (16) :1421,1951.

[61℄ D.S.Johnson, M.Yannakakis,andC.H.Papadimitriou.On generatingallmaximal

independent sets. Information Proessing Letters, 27:119123, Marh 1988.

[62℄ M. J.JouandG.J.Chang. Algorithmiaspets ofountingindependentsets. Ars.

Combin, 65 :265277, 2002.

[63℄ T.kashiwabara,S.Masuda,K.Nakajima,andT.Fujisawa. Generationofmaximum

independent setsof abipartitegraph andmaximum liques of airular-argraph.

Journal of Algorithms, 13:161174, 1992.

[64℄ R. Khardon. Translating between horn representations and their harateristis

models. Journal of Artiial Intelligene Researh,3 :349372, 1995.

[65℄ R. Kumar, P. Raghavan, S. Rajapogalan, and A. Tomkins. Extrating large-sale

knowledge bases from the web. In Pro. of the 25th VLDB Conferene, Edinburg,

Sotland,1999.

[66℄ R. Kumar,P.Raghavan, S. Rajapogalan,A. Tomkins, and E. Upfal. The web asa

graph. In ACM PODS Conferene, Dallas,2000.

[67℄ S. Kuznetsov. On omputing the size of a lattie and related deision problems.

Order, 18:313321, 2001.

[68℄ S.KuznetsovandS.Obiedkov.Comparingperformaneofalgorithmsforgenerating

onept latties. Journal of Experimental and Theoretial Artiial Intelligene

(JETAI), 14(2/3):189216, 2002.

[69℄ S. O. Kuznetsov. On the intratability of omputing the duquenne-guigues base.

The Journal of Universal Computer Siene,10(8) :927933, 2004.

[70℄ C. Lindig. Fast onept analysis. In G. Stumme, editor, Working with Coneptual

Strutures - Contributions to ICCS 2000,pages 235248,2000.

[71℄ D. Maier. The theory of relational data bases. Computer Siene Press, Rokville,

1983.

[72℄ David Maier. The Teory of Relational Databases. Computer Siene Press, 1983.

[73℄ K. Makino and T. Uno. New algorithms for enumerating all maximal liques. In

Pro. 9th Sand. Worksh. Algorithm Theory (SWAT 2004), LNCS, pages 260272,

[74℄ H. Mannila and K.-J. Räihiä. On the omplexity of inferringfuntional

dependen-ies. Disrete Applied Mathematis, 40(2) :237243, 1992.

[75℄ G.Markowsky. Primes,irreduibles andextremal latties. Order, 9:265290,1992.

[76℄ R.MedinaandL.Nourine.Cloneitems:apre-proessinginformationforknowledge

disovery, submitted.

[77℄ R. Medina, C. Noyer, and O. Raynaud. Eient algorithmfor lones items

dete-tion. In Pro. of the 3rd International Conferene on Conept Latties and Their

Appliations (CLA'05), pages7081. ISBN80-248-0863-3,Palaký University,

Olo-mou, and VSB - Tehnial University of Ostrava,2005.

[78℄ R.Missaoui,L.Nourine,and Y.Renaud. Generating positiveand negative

assoia-tion rules using formal onept analysis : Problems and solutions. In Pro. of the

Seventh International Conferene on Formal Conept Analysis (ICFCA'08), pages

169181,2008.

[79℄ S. Mohseni-Zadeh, P. Brézelle, and J.-L. Risler. Cluster-, an algorithm for the

large-sale lustering of protein sequenes based on the extration of maximal

liques. Computational Biology and Chemistry, 28(3) :352353, July2004.

[80℄ J. B. Nation and A. Pogel. The lattie of ompletions of an ordered set. Order,

14(1) :17, 1997.

[81℄ L.Nourine.UnestruturationAlgorithmiquedelaThéoriedesTreillisHabilitation

à diriger des reherhes. PhD thesis, Université Montpellier II, 2000.

[82℄ L. Nourine and O. Raynaud. A fast algorithm for building latties. Information

ProessingLetters, 71:199204, 1999.

[83℄ L. Nourine and O. Raynaud. A fast inremental algorithm for building latties.

Journal of Experimental and TheoritialArtiial Intelligene,14 :217227, 2002.

[84℄ C.H. Papadimitriou. Computational Complexity. Addison Wesley,1994.

[85℄ N. Pasquier, Y. Bastide, T. Taouil, and L. Lakhal. Eient Mining of Assoiation

Rules UsingClosed Itemset Latties. Information Systems, 24(1) :2546, 1999.

[86℄ J.Pei,J.Han,andR.Mao.Closet:Aneientalgorithmforminingfrequentlosed

itemsets. In Pro. of ACM-SIGMOD,International Workshop onData Mining and

Knowledge Disovery (DMKD'00), Dallas,May 2000.

[87℄ G.PruesseandF.Ruskey. Grayodesfromantimatroids. Order,10:239252,1993.

[88℄ W. Quine. A way to simplify truth funtions. Amerian Mathematial Monthly,

[89℄ Yoan Renaud. Join on losuresystems using diret impliational basis

representa-tion. 2008.

[90℄ A. Savasere, E. OmieinskiShamkant, and B.Navathe. Mining for strong negative

assoiations inlarge database of ustomer transations.

[91℄ B. Selman and H. Kautz. Knowledge ompilation using horn approximations. In

Pro. AAAI-91,page 904, 1991.

[92℄ R. C. Shok. Computing the minimum over of funtional dependenies.

Informa-tion Proessing Letters, 3(22) :157159, 1986.

[93℄ Einoshin Suzuki. Data mining methods for disovering interesting exeptions from

an unsupervised table. Journal of Universal Computer Siene, 12(6) :627653,

2006.

[94℄ S.Tsukiyama,M.Ide,M.Aiyoshi,andI.Shirawaka.Anewalgorithmforgenerating

all the independent sets. SIAM J. Computing, 6 :505517, deember 1977.

[95℄ T.Uno.Anewapproahforspeedingupenumerationalgorithmsanditsappliation

for matroid bases. In Proeedings of Computing and Combinatoris : 5th Annual

International Conferene,COCOON'99, Tokyo, Japan, LNCS, July 1999.

[96℄ T. Uno, T. Asai, Y. Uhida, and H. Arimura. Lm : An eient algorithm for

enumeratingfrequentloseditemsets. InICDM'03-Pro.of WorkshoponFrequent

Itemset Mining Implementations (FIMI), 2003.

[97℄ T. Uno, M. Kiyomi, and H. Arimura. Lm ver. 2 : Eient miningalgorithms for

frequent/losed/maximal itemsets. In ICDM'04 - Pro. of Workshop on Frequent

Itemset Mining Implementations (FIMI), 2004.

[98℄ P. Valthev, R.Missaoui, and P. Lebrun. Data mining using nestedlatties. T

eh-nial Report 2000-08,Deptof CS, University of Quebe inMontreal,July 2000.

[99℄ J. Wang, J.Han, and J.Pei. Closet+: Searhing for the best strategies for mining

frequent losed itemsets. In Pro. of ACM SIGKDD International Conferene on

Knowledge Disovery and Data Mining (KDD), Washington,D.C.,August 2003.

[100℄ M. Wild. Impliationalbases for nite losure systems. Preprint,1989.

[101℄ M. Wild. Optimalimpliational bases for nite modular latties. Quaestions

Ma-thematiquae, 23:153161, 2000.

[102℄ XindongWu,ChengqiZhang,andShihao Zhang. Eient miningofboth positive

and negative assoiationrules. ACM Trans. Inf.Syst., 22(3) :381405, 2004.

[103℄ M. J.ZakiandC.-J. Hsiao. Charmaneientalgorithmforloseditemsetmining.

[104℄ M.J.ZakiandC.-J.Hsiao.Eientalgorithmsforminingloseditemsetsandtheir

lattiestruture.IEEETransationsonknowledgeanddataengineering,17(4):462

478, April2005.

[105℄ M. J. Zaki and M. Ogihara. Theoretial foundations of assoiations rules. In 3rd

SIGMOD'98 Workshop on Researh Issues in Data Mining and Knowledge

Diso-very (DMKD),Seattle,WA, pages 7 :17 :8,June 1998.

Nous présentons dans cette thèse les définitions et notations liées aux systèmes de 

fermeture et montrons leur relation avec les théories de Horn. Nous nous intéressons 

ensuite à trois opérations sur les systèmes de fermeture: la borne supérieure, la borne 

inférieure   et   la   différence.   Nous   proposons   une   caractérisation   de   ces   différentes 

Nous présentons dans cette thèse les définitions et notations liées aux systèmes de 

fermeture et montrons leur relation avec les théories de Horn. Nous nous intéressons 

ensuite à trois opérations sur les systèmes de fermeture: la borne supérieure, la borne 

inférieure   et   la   différence.   Nous   proposons   une   caractérisation   de   ces   différentes 

Dans le document The DART-Europe E-theses Portal (Page 111-129)

Documents relatifs